덕트에서의 능동소음감쇄 문제를 다루었다. 음향귀환이 있는 경우의 덕트를 중첩의 원리를 이용하여 모델링하였다. 본 논문에서 다루어진 능동소음제어를 위한 덕트모델은 consistent하다고 가정했다. 스피커와 오차 마이크로폰 사이의 2차 경로 전달함수를 추정하기 위한 새로운 알고리즘을 제안했으며 제안된 알고리즘은 기존의 알고리즘보다 계산양이 작아 다중 채널 능동소음제어에도 이용될 수 있으리라 생각된다. 제안된 알고리즘의 효율성을 보이기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 행했다.
본 논문에서는 Gram-Schmidt 구조와 Inverse Power Method를 이용한 고유 부공간 추정 방법을 제안하고 입사각을 추정하는 문제에 적용하여 성능을 평가하였다. 그리고, 어레 이 센서들이 가운데를 중심으로 대칭으로 배열되어 있을 때, 전후방 GS 필터를 이용한 향 상된 고유 부공간 방법을 제안하였다. 그리고, 제안한 방법들을 제한조건을 갖는 gradient search 방법과 비교하였다.
본 논문에서는 초점 연구를 위해 통사-의미론적인 검증을 거친 질의-응답문 각각 120쌍을 녹취한 음성 자료를, K-ToBI를 이용하여 분절 표기(segmentation & labeling)한 것을 토대로 초점이 실제로 강세를 가지고 실현되는지, 강세를 가지고 실현되는 경우와 그렇지 않은 경우 그 액센트구는 어떤 유형인지, 그리고 초점이 나타나는 경우에 강세 외의 다른 운율적 특징이 나타나는지와 그러한 경우에 그 특징이 무엇인지 등의 문제를 중심으로 하여 국어 초점의 운율적 실현에 관하여 살펴 보았다.
연소 불안정 현상은 액체로켓엔진 개발과정에 있어서 반드시 해결해야 하는 문제이다. 이것을 억제하기 위한 도구 중의 하나인 음향공의 오리피스 길이 변화에 의한 감쇠 효과를 선형 음향 해석과 실험을 통하여 연구하였다. 오리피스의 길이가 짧아질수록 감쇠효과가 증가하는 것을 확인하였으며 실험과 선형 음향 해석 결과가 서로 동일한 경향을 보이는 것을 확인 하였다. 또한, 가진 음원의 크기에 따른 실험을 수행하였는데 그 결과 오리피스 길이와 단면적이 작아질수록 가진 음원의 크기 증가의 따른 비선형성이 증가하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 음란 유해 사이트에서 성행위 묘사시 발생하는 음향 신호를 처리하고 분석하여 표준 패턴 음향신호와 어느 정도 일치하는지 상관 계수를 계산함으로써 내용에 기반하여 음란콘텐츠를 차단하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 기존의 음란 유해 사이트 차단 방법은 목록기반과 단어기반에 의한 방법이어서 새로이 생겨나는 음란사이트가 차단이 안되거나 음란사이트 운영자가 교묘히 음란 단어를 변경함으로써 단어 기반으로 음란사이트가 차단이 안되는 문제가 존재했었다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 콘텐츠기반의 차단법을 다루고자 한다. 특히 본 논문은 음란물의 콘텐츠(내용)에 기반한 전체 시스템중 음향 신호처리에 기반 한 음란 사이트 차단법에 대해 다루고자 한다. 끝으로 실험에 의해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.
서로 떨어져 설치된 두 개의 음향 수신기에 도달하는 신호의 상호 지연 시간을 추정하는 것은 실내 음향과 소나 등에서 목표물 위치 추정 문제나 추적 등 여러 방면에서 쓰이고 있다. 시간 지연을 구하는 방법에서는 두 수신 신호 사이의 상호 상관을 이용한 방법으로 대표되는 비 파라메트릭 방법과 시스템 인식을 기반으로 하는 파라메트릭 방법이 있다. 본 논문에서는 파라메트릭 방법에 기반을 둔 시간 지연 추정 방법을 제안한다. 특히 음향 수신기에 잡음이 부과되는 것을 고려한 방법을 제안한다. 그리고 백색 잡음 및 잔향 환경에서 기존의 일반 상호 상관법과 적응 고유치 분석법과 비교를 통해서 새로 제안한 알고리즘이 더 우수함을 확인한다.
Adapted Local Trigonometric Transforms은 매우 높은 energy compaction을 가지므로 음성 및 영상신호에 이용하려는 시도가 이루어지고 있다. [1] 그러나 이 경우 복원 된 신호에는 시간 영역에서 불연속점이 발생하여 일종의 tick noise가 발생한다. 또한 phase성분을 잃게 되어 금속성 잡음도 추가하여 나타난다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 Polynomial fitting 방식과 Wavelet Packet Transforms 방식을 제안한다. Polynomial fitting 방식으로는 시간축상에서 발생하는 문제를 해결하고 Wavelet Packet Transforms으로 Phase 문제를 해결한다. [2,3] 실험결과, 압축이전의 신호와 비교할 때 SNR에 있어서 개선을 보이며 tick noise와 금속성 잡음이 제거된 개선된 신호음을 확인 할 수 있었다.
본고는 현대 러시아어 이중자음1의 장단 발음 경향을 연구하는 과정에서 채택된 실험음성학적 방법론을 상술하는 것을 목적으로 하며, 자연 발화에서의 자음의 상대적 길이를 설정하는 문제와, 그 상대적 길이를 고려하여 자음의 장단을 결정하는 문제를 다룬다. 자음의 상대적 길이는 해당 이중자음과 그 자음을 둘러싼 모음 전체의 길이에 대한 해당 자음의 길이의 비율을 백분율로 환산한 것으로 설정한다. 그 상대적 길이의 관점에서 자음의 장단 결정을 위한 기준을 마련하기 위하여 러시아어 자음의 장단 인지에 관한 실험을 실시하였으며, 그 결과 이중자음의 장단음 구별 불가 구간을 설정하였고, 그것을 자음의 장단 결정에서 기준으로 사용하였다.
본 논문에서는 음성합성(speech synthesis) 및 부호화(coding) 시스템에 있어서 음원(voice source) 모델링에 관한 문제를 살펴보고자 한다. 기존의 음원 모델링 시스템이 가지고 있는 여러 문제들을 극복하고자 기저함수(basis function) 의 가중 합(weighted-sum)으로 음원을 모델링 하는 새로운 기법을 제안하고자 한다. 제안한 방법에서는 음원 파형(voice source waveform)을 적절히 표현하기 위해서 필터뱅크(filter bank)에 기초한 기저함수의 가중 합으로 나타낸다. 다양한 음원 특성을 효과적으로 나타내는 음원 파라미터를 구하기 위하여 EM(estimate maximize)에 기초한 구조에 관해 조사한다. 제안한 방법을 이용하여 다양한 유성음에 대해 실험을 수행하였다. 실험결과 제안한 추정(estimation) 방법 및 모델링 방법을 이용하면 기존의 방법에 비해 더 정확한 음원 파형을 추정할 수 있고, 다양한 음원 특성을 나타낼 수 있다. 또한 음성합성 및 부호화에서도 음성품질(voice quality)를 개선시킬 수 있으리라 기대된다.
HMM 기반의 음성 인식기를 구현하는데 있어서 모델의 복잡도와 제한된 훈련 데이터 사이의 균형을 유지하는 것은 중요한 문제이다. 중간규모 또는 대용량 어휘 인식 시스템은 정교한 모델을 얻기 위해서 문맥종속 음소 모델링이 필수적이다. 그러나, 제한된 훈련 데이터로는 발생 가능한 모든 context를 포함하기가 어렵고, 더구나 훈련 데이터에서 관찰된 context중에서도 그 관찰빈도가 낮은 것이 많아서 신뢰성 있는 문맥종속 모델들을 얻기에는 여전히 어려움이 따른다. 또한 경우에 따라서는 계산량의 감축을 위하여 모델 규모를 축소시킬 필요도 생긴다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 unit reduction 방법들과 state tying을 이용한 방법들의 성능을 실험을 통해 비교한다. 고립단어 인식 실험결과 state tying을 이용한 방법이 unit reduction에 비하여 우수함을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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